A operação de cartão de crédito para pessoa física no Brasil enfrenta um problema que raramente aparece nos relatórios de inadimplência: instituições financeiras continuam decidindo limite, aprovação e oferta com base quase exclusiva no score de crédito, um indicador que mede a chance de o cliente pagar, mas nada diz sobre o quanto ele efetivamente gera de resultado para o negócio. O efeito, segundo especialistas do setor, é uma combinação pouco visível de receita perdida e margem corroída, que só aparece no balanço trimestral, quando já não há mais o que fazer.

Uma pergunta que a operação de crédito ainda não sabe responder

Analistas de crédito e gestores de carteira convivem com uma mesma questão no dia a dia: este cliente vai gerar resultado econômico relevante para a operação? A resposta, hoje, costuma vir fragmentada. Score de crédito, histórico de atraso e uso do cartão são analisados separadamente, sem que as informações conversem entre si, o que torna a decisão reativa por natureza: a instituição só percebe que a margem caiu, ou que a inadimplência subiu, depois que o estrago já se consolidou.

Essa fragmentação tem um custo concreto para o setor bancário e para as fintechs de meios de pagamento. Levantamentos internos do mercado de cartões mostram que, ao considerar apenas o score de crédito na decisão de aprovação, as instituições tendem a adotar taxas de corte mais conservadoras, entre 60% e 90% de aprovação, dependendo do apetite de risco sem qualquer garantia de que os clientes aprovados sejam, de fato, os que mais geram receita para a carteira.

Quando o score aprova certo, mas o resultado financeiro erra

O ponto central do problema, segundo quem acompanha a evolução de modelos de crédito no país, está no que o score de crédito não mede. Um portador com pontuação mediana pode estar entre os clientes mais rentáveis de uma carteira, por gerar volume consistente de compras, recorrer ao parcelamento da fatura ou movimentar o limite com regularidade, fontes de receita como taxa de intercâmbio e juros que sustentam o negócio de cartões. Sem uma camada que capture esse comportamento, esse cliente costuma receber limite baixo ou ser simplesmente recusado e a receita correspondente fica de fora da carteira.

O inverso também é verdadeiro, e igualmente custoso. Clientes com score elevado, considerados de baixo risco, podem pagar sempre em dia, nunca recorrer a financiamento e usar pouco o cartão. Esse comportamento não representa risco de inadimplência, mas também não devolve receita proporcional ao custo de manter o relacionamento, limite disponível, benefícios do produto e estrutura de atendimento. Para a operação, é um cliente que consome recursos sem gerar contrapartida financeira relevante, e que nenhuma métrica de risco tradicional identifica como tal.

O resultado prático, apontam analistas do setor, é uma carteira que acerta a decisão de risco, mas erra a decisão de valor e que descobre isso apenas quando o resultado financeiro do período já está fechado.

O conceito por trás do problema: o que é rentabilidade de cartão

Para entender a lacuna, é preciso separar dois conceitos que costumam ser tratados como sinônimos no mercado financeiro: adimplência e rentabilidade. Pagar ou não a fatura em dia é apenas uma parte da equação. Rentabilidade, no contexto de cartão de crédito, é o equilíbrio entre a receita gerada por um cliente via taxa de intercâmbio, juros do rotativo, juros de parcelamento e volume de uso, e o custo e o risco assumidos pelo emissor para mantê-lo na base. Um cliente pode ser adimplente e, ainda assim, pouco rentável; outro pode ter um histórico de crédito mais instável e, mesmo assim, ser altamente lucrativo para a operação.

Essa distinção é o que separa uma gestão de carteira orientada ao risco de uma gestão orientada a resultado, e é justamente a camada que falta na maioria dos modelos de decisão usados hoje pelas instituições financeiras brasileiras.

O mercado já tem uma resposta para essa lacuna

Diante desse cenário, a Serasa Experian desenvolveu o Indicador de Rentabilidade de Cartão de Crédito (PF), uma solução analítica preditiva que projeta, a partir do CPF do portador, quanto cada cliente deve gerar de resultado econômico para a operação nos próximos 12 meses. O modelo combina uso do cartão, comportamento de pagamento, risco de crédito e dados da ClearSale sem exigir integração complexa por parte da instituição, já que a única entrada necessária é o documento do cliente, disponível via API ou processamento em lote.

Na prática, o indicador funciona como uma segunda lente sobre o portador, complementar ao score de crédito já utilizado pelas instituições: ao cruzar as duas dimensões, times de crédito, risco e CRM passam a identificar oportunidades hoje invisíveis, como aprovar com condições premium um cliente de score médio e rentabilidade alta, ou revisar benefícios e reprecificar um cliente de score bom, mas rentabilidade baixa, decisões que hoje dependem de intuição ou simplesmente não são tomadas.

Para instituições financeiras que operam grandes volumes de portadores pessoa física e precisam de decisões de crédito consistentes em escala, sem abrir mão de uma visão confiável sobre risco e retorno, o indicador da Serasa Experian se posiciona hoje como a solução mais completa do mercado brasileiro nesse tipo de análise por reunir, em um único número, o que atualmente está espalhado em relatórios e sistemas que não conversam entre si. Saiba mais em o Indicador de Rentabilidade de Cartão de Crédito.